百度突然宣布造芯进展:我们绝不能输!

1评论 2021-03-03 13:12:35 什么鬼?这就反包了?

  快,太快了,快得让人措手不及。

  一眨眼,AI时代已经降临,科技发展的脚步,从未像今天这样迅猛……谁都不想错过布局的良机,谁都不想被时代抛弃!

  01

  抢滩占地

  面对一个变化如此快的世界,你最大的风险就是不冒风险。

  曾经靠搜索起家的百度,完成从移动互联网时代向AI时代的惊险一跃:芯片,进军无人驾驶赛道,赋能产业互联网。有人开玩笑说,这画风和盯着几捆白菜的互联网公司大相径庭。

  近日,百度发布Q4财报,首次在2020财年内的财报上公布了昆仑芯片的进展。百度宣布自主研发的昆仑2芯片即将量产,并将部署在搜索、工业互联网智能交通等业务领域。

  百度入局芯片领域,有何过人之处?

  一个字:快!众所周知,在数据层面,百度有路测车队,加州DMV发布的2019无人驾驶脱离报告中百度Apollo成绩居首位。

  一个字:熟!在算法层面,做搜索出身的百度轻车熟路,它还有汇聚265万开发者的百度AI开放平台。

  而在算力这个硬科技领域,百度虽然自研AI芯片昆仑和语音芯片鸿鹄,但市场却看不懂其成色以及造芯的合理性。

  别人笑我太疯癫,我笑他人看不穿。

  关于百度造芯片,外界倍感诧异。事实上,这是AI时代的必然,产业链的高度分工为其芯片量产保驾护航,下游应用的大变化使百度这等互联网公司成为AI芯片国家间竞争的旗手之一。

  02

  百度的“芯”事

  为什么科技行业日新月异,变幻莫测?

  原来其背后有一双看不见的手,准确预测着行业的发展速度,这就是大名鼎鼎的摩尔定律:半导体芯片上可集成的元器件的数目每12个月便会增加一倍。

  以深度学习为代表的人工智能技术,最大的瓶颈在于算力,其算力需求一直在飞速增长,大幅超过摩尔定律的速度。IDC预测,2025年全球每年产生的数据量约175ZB,是2018年的5倍多。

  而这,就是互联网公司入局芯片的底层逻辑!

  以无人驾驶为例,最为激进的特斯拉和国内造车新势力,普遍只能实现L2到L3级别的无人驾驶,除特斯拉外算力都在50TOPS以内,而根据预测,要实现L4需要的计算力超过100TOPS,而L5需要超过1000TOPS。

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图1:无人驾驶芯片当前状况,资料来源:亿欧,国信证券(行情002736,诊股)

  显然现在的芯片远远满足不了算力需求,然而芯片设计门槛的降低却又给国产替代机会。

  大家经常看到台积电、英特尔、三星等芯片巨头动辄百亿美元的投资,容易形成芯片极度烧钱的印象,实际上只做芯片设计其实成本可控。

  芯片行业经过半个多世纪的发展,由于产值规模大、技术难度高、资金投入多,已经成为专业分工,IP授权、仿真软件、设备材料、芯片设计、制造代工、封装测试等环节由多家公司完成。分工降低了芯片设计的门槛,设计所需的工具,设计出来后的制造,基本不太用操心,比如百度的芯片就由三星代工。

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图2:半导体分工导致芯片设计门槛下降,资料来源:搜狐

  芯片行业当前格局很稳固,但实际上把历史拉到10年的周期维度,就能明显的感受到:每一次下游应用的大变化,都会带来半导体行业的大洗牌:

  1、1980-90年代,日本家电风靡全球带来日本芯片企业崛起,当时对芯片的要求是稳定性必须要高;

  2、1990s个人电脑爆发,对高算力需求很高,带来蓝色巨人英特尔的崛起;

  3、2010s智能手机爆发,高算力外的同时还要求低功耗,所以英特尔们掉队,ARM、苹果等公司成为主角。

  2015年AI登场,2020年5G加速AI渗透,芯片行业再一次处在巨变前夜。

  AIOT时代的两个重大变化:算力需求指数级增长,因为AI基于海量数据(行情603138,诊股)的训练和推断;算力扩散,除了电脑和手机,家电、手表、耳机、眼镜、汽车等终端也需要智能。

  面对变化的百度All in AI,推出昆仑系列对应解决高算力需求,鸿鹄芯片对应扩散的算力需求(用于语音交互)。在业内,也经常把这两种需求分为云端算力和边缘端算力需求,在其拉动下:AI芯片显然将成为下一个风口。

  Tractia估算,2025年全球AI芯片市场规模将达到726亿美元,每年增速超40%。在这个领域,中国较美国差距很小,互联网公司很可能充当AI芯片国家间竞争的旗手。

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图3:2018 年-2025 年全球人工智能芯片市场规模,资料来源:Tractica

  有人或许会问,百度芯片的成色究竟如何?

  不同于其他公司的高调宣传,其实百度早已在芯片领域钻研多年。十年磨一剑,百度加入战局,不仅是吹皱一池春水,更是打破原有格局!

  昆仑是百度下场造芯的第一个代表作。2010年百度使用FPGA进行AI架构研发,2018年正式发布昆仑AI芯片,2019年流片成功,2020年昆仑1量产,目前累计出货超2万片,应用在百度搜索引擎和百度智能云生态伙伴等“AI+”场景。昆仑1采用14nm制程工艺,可以在低于150w的功率下实现256TOPS的INT8处理能 ,相较业内标杆英伟达的Tesla T4,百度昆仑1性能在不同模型下有1.5-3倍的提升。

  鸿鹄语音芯片是一款专用型芯片,面对智能家居、智能车载、以及智能物联等场景,主打超低功耗、实时处理、高精度等核心能力。小度音箱搭载自家鸿鹄芯片,其出货量仅次于亚马逊和谷歌位列全球第三。

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图4:全球智能音箱出货量,资料来源:IDC,中信证券(行情600030,诊股)

  百度造芯并不是孤立的,巨大的生态优势带来裂变式赋能效果,而非传统商业的单点突破模型。

  以昆仑芯片为例,其强大的算力将支持开源深度学习框架飞桨(Paddle Paddle)、百度机器学习平台(BML),进而赋能百度的搜索引擎、智能驾驶等业务。对外则开源支持主流CPU、操作系统,Pytorch和Tensor Flow等深度学习框架,也支持国产CPU和操作系统。

  值得一提的是百度之所以能对外开源,除了互联网公司的开放基因,昆仑系列基于FPGA(Field Programmable Gate Array)的底层也很重要,其核心特点是可编程,外部合作方可根据应用场景进行二次开发,因此可以赋能众多智能场景,如互联网、工业制造、科研、智慧城市等领域。

  从生态角度出发,更能理解鸿鹄语音芯片的发展脉络,由于专攻语音交互这个边缘端最重要的智能场景,鸿鹄可应用于家庭、汽车、工业等所有人机交互环境,小度音箱仅仅是小试牛刀。

  生态让百度避免造出芯片却没有用武之地的风险,更为关键的是可以产生良好的内部正反馈。正如当年华为海思的麒麟芯片一样,自家mate系列和p系列终端的支持,麒麟芯片才能快速迭代后反过来完成对华为手机的强力赋能。而面向智能汽车等场景的百度,正在一个更大的舞台上复刻这个故事。

  最近百度世界2020大会预发布采用7nm先进工艺的昆仑2,性能相比上一代提升3倍,预计2021年量产,这意味着百度巩固通用AI芯片的领先位置。这种大型、云端、高算力的AI芯片,国内头部玩家就只剩下百度、华为和寒武纪(行情688256,诊股)(SH:688256),将与全球的优秀企业一决高下。

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图5:百度将与全球主要头部AI芯片玩家竞争,资料来源:寒武纪招股说明书

  03

  量化百度芯片的认知差

  有一句话已被频繁提起:这是一个跨界逆袭的时代。

  对于互联网公司做芯片,资本市场如何解读和给估值,其实是一个很难回答的问题。因为这是一种全新的商业模式,不同于传统的芯片企业靠卖芯片赚钱,也不同于传统的互联网企业通过卖服务挣钱,互联网企业做芯片更多是赋能,而赋能听起来似乎难以量化,本文尝试做一个探讨式的回答。

  由于百度的AI已经实现从芯片到终端、到应用、到云端,最终到服务的闭环,因此赋能具备量化的基础前提,我们聚焦百度Apollo

  仅考虑中国市场,假设Apollo单车价值量500美元左右,随着汽车智能化渗透率持续提高,国内每年销售2200万辆汽车中,预计到2030年将有10%左右配备Apollo,则产生的商业化收入将达到11亿美元左右;粗略假设全球化收入是中国区3倍,则Apollo整体收入预计30亿美元左右。

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图6:百度Apollo中国区收入估算

  估值角度,Apollo的内核是类SaaS的,2030年智能汽车整体渗透率只有10%-20%,仍处在加速爆发期,因此可按照SaaS公司的PS方法给予估值,中性给25倍PS。那么自主研发芯片赋能的Apollo,未来将可能价值750亿美元,相当于再造一个百度!此处估值尚未考虑芯片对其他业务的赋能,以及芯片外部供货的价值(昆仑1当前有十多个外部客户)。

  当然,10年期仍是一段漫长的旅途,百度需要通过一年又一年的财务数据来向股东们验证。毕竟,罗马也不是一天建成的。

  祝福百度,也祝福所有中国企业。

  过去的荣耀已经过去,将来的辉煌才属于自己,时代抛弃谁,不会打一声招呼。未来科技竞争,我们绝不落后,我们绝不能输!

  未来已来,星辰大海,不负征途!

【来源:时刻头条 (责任编辑:崔玉惠)

关键词阅读:谷歌 造车 百度搜索引擎 赋能 Apollo

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